Day16

Separable Convolution

• Pointwise Convolution
  • 기존 Conv에서 1*1필터 사용
  • 각 채널의 단순한 weighted sum
• Depthwise Convolution
  • 각 채널별로 한번의 Convolution만 진행
  • 입력 채널=출력 채널
• Depthwise+Pointwise=Separable Convolution
  • 기존의 Convolution의 연산량과 파라미터를 줄이면서 유사한 성능

filters->PC / kernel_size, Padding->DC

Inverted Bottleneck

채널 확장 -> conv -> 채널 축소 형태

 

SE(Squeeze Excitation) Net

채널별 가중치를 학습하는 Dense Layer 추가(Dropout가 비슷)